Gen-2

OpenAI旗下AI代码生成训练模型

百度推出的产业级知识增强大模型

Viva是什么Viva是由智象未来（HiDream.ai）推出的一个免费的AI创意视觉生成平台，提供文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成功能。用户只需输入描述性的文字或上传图片，Viva AI就能生成具有逼真效果的短视频。该平台具备AI视频生成、AI图像增强、视频增强、创意滤镜、和自动背景移除等特性，支持多种视频参数设置，如长宽比、运动强度等，并且提供4K分辨率放大，旨在帮助用户轻松创造和提升视觉内容，让每个瞬间都变得生动。Viva的主要功能AI视频生成：Viva AI突破了传统视频制作的界限，能够根据文本描述（文生视频）或现有图像（图生视频）生成引人入胜的视频内容，为视频创作者提供了无限的可能性。AI图像生成：利用AI的强大能力，Viva AI能够根据用户的文本描述或现有图像，创造出全新的视觉作品，极大地丰富了图像创作的维度。AI图像增强：平台的AI图像增强功能可以显著提升图像的清晰度、色彩和细节，使得每一张图像都焕发出专业级别的光彩。AI视频增强：Viva AI的视频增强技术能够对视频内容进行深度优化，无论是提高分辨率（最高4K）还是增强动态效果，都能让视频内容更加生动和吸引人。图像重绘：Viva AI的图像重绘功能允许用户对图像进行风格转换或外观调整，满足个性化设计的需求，创造出独一无二的视觉体验。图像扩展：通过智能算法，Viva AI能够无缝扩展图像的画幅或内容，同时保持图像质量，为用户提供更大的创作空间。图像消除：Viva AI的自动背景移除功能，使用户能够轻松去除图像中的背景元素，专注于突出主题，简化了复杂的图像编辑过程。如何使用Viva生成视频访问Viva的官网（vivago.ai/video），国内版为HiDream.ai选择Text to Video文生视频输入提示词，设置负面提示词、视频画面比例和运动强度最后点击Generate等待视频生成即可你也可以选择Image to Video上传图片进行图生视频Viva的应用场景社交媒体内容：创作者可以利用Viva生成有趣的视频内容，用于吸引粉丝和提高社交媒体平台的互动率。广告制作：企业或个人可以使用Viva快速制作广告视频，节省成本同时保持创意和吸引力。电影和视频制作：电影制作人和视频编辑者可以使用Viva作为前期创意和概念验证的工具。艺术创作：艺术家和设计师可以使用Viva将他们的创意想法转化为视觉作品，探索新的艺术表现形式。个人娱乐：用户可以为自己或朋友制作个性化的视频，用于纪念特殊时刻或分享生活趣事。

Viggle是什么Viggle AI是一款创新的AI角色动态视频生成工具，基于可理解实际物理运动的视频-3D 基础模型 JST-1，从而实现对静态图像或视频中角色动作的精确控制。用户可以通过文本命令或视频素材，为角色添加各种动作和表情，如微笑、挥手等，使角色仿佛拥有生命般自然地动起来。ViggleAI的界面直观易用，无需复杂的技术背景，使得无论是专业人士还是初学者都能轻松创作出具有专业水准的动画效果。此外，Viggle AI还提供了背景移除和风格化功能，进一步拓宽了创作的自由度和可能性。目前Viggle处于免费公测中，可以通过Discord服务器使用。Viggle AI的主要功能Mix（视频+角色图像混合）：用户可以通过上传一个视频和一张角色图像，使用/mix命令，让Viggle AI将视频中的动作赋予给角色图像，生成新的视频。Viggle AI能够处理复杂的动作，如身体旋转和四肢交叠，实现精准的动作还原。Animate（文本提示让静态角色动画）：通过/animate命令，用户可以直接使用文本动作提示来为静态角色添加动画效果。这种方式省去了寻找视频素材的步骤，用户可以根据需要选择或自定义动作提示词，快速生成动态效果。Ideate（文本到动态角色视频生成）：使用/ideate命令，Viggle AI支持直接从文本提示生成带有动态的角色视频。用户可以描述人物和动作，Viggle AI将根据描述生成并动画化角色。Stylize（真人照片风格化）：通过/stylize命令，Viggle AI可以将真人照片进行风格化处理，并添加动态效果，从而创造出多样化的视频效果。用户可以通过文本提示来定义所需的风格，如3D动画风格或皮克斯风格等。Character（文本提示生成静态角色图像）：通过/character命令允许用户通过文本提示生成静态角色图像，用户需要在命令中提供对人物外观和特征的描述，例如服装、发型、表情等。Viggle AI将根据这些描述生成相应的角色图像。如何使用Viggle加入Viggle AI Discord服务器：访问Viggle AI的官方网站（https://viggle.ai/），点击“Join the Beta”加入Viggle AI的Discord服务器。命令使用：在Discord服务器中，你可以找到各种命令的使用说明。主要命令包括/mix、/animate、/ideate和/stylize等。上传素材：根据你的需求选择相应的命令。例如，使用/mix命令时，上传一个视频和一张角色图像；使用/animate命令时，上传一张角色图像并提供动态描述。输入描述：对于/animate和/ideate命令，你需要输入文本动作提示，描述你希望角色执行的动作。设置参数：根据需要，你可以设置背景颜色、是否开启微调（finetune）等参数。生成动画：输入命令并上传所需素材后，按下Enter键发送请求。Viggle AI将处理你的请求，并生成动画。查看和下载：生成的动画可以在线预览，如果满意，你可以下载到本地使用。Viggle AI的应用场景社交媒体内容创作：社交媒体平台上的内容创作者可以利用Viggle AI快速制作出具有吸引力的动画视频，增加粉丝互动和参与度。广告和市场营销：广告商和市场营销人员可以使用Viggle AI创造引人注目的广告动画，以独特的方式展示产品或服务，提高品牌认知度。教育和培训：教育工作者可以利用Viggle AI制作教育动画，以生动有趣的方式解释复杂的概念或过程，提高学习效率。娱乐和游戏：游戏开发者和娱乐产业可以借助Viggle AI创造个性化的角色和动画，为游戏或影视作品增添新颖元素。个性化视频制作：个人用户可以使用Viggle AI制作个性化的视频，如生日祝福、节日问候等，为亲朋好友创造特别的记忆。

Hedra是什么Hedra是由原斯坦福大学的研究团队成立的数字创作实验室推出的AI对口型视频生成工具，专注于将人工智能技术应用于人物角色视频的生成。用户可以上传任意人物的照片和语音，Hedra会根据这些输入生成动态视频，其中人物的唇形、表情和姿态都能与语音内容完美同步。Hedra支持文本和图片生成视频，目前在免费公测中，提供无限时长的视频生成能力，单个视频最长可达30秒（开放预览版），并且每60秒的输入可以生成90秒的视频。Hedra的主要功能文本和图片生成视频：Hedra的核心功能之一是能够将用户的文本和图片输入转化为动态视频。用户上传一张人物的照片和相应的语音文件，Hedra的AI技术会分析语音的节奏、音调和强度，然后精确地调整视频中人物的唇形和面部表情，以匹配语音的节奏和情感。这使得生成的视频看起来非常自然，就像人物在实时说话或唱歌一样。无限时长视频生成：Hedra在开放预览期间提供了无限时长的视频生成能力，用户可以创建更长、更复杂的视频内容。虽然目前单个视频最长的视频长度限制为30秒，但这已经足够用于制作许多类型的短视频内容，如社交媒体帖子、广告、音乐视频等。高效率视频制作：Hedra的算法优化了视频生成的流程，提高了制作效率。用户输入60秒的语音和文本，Hedra可以生成长达90秒的视频。这种效率的提升对于需要快速制作大量视频内容的用户来说非常有用。表情同步：Hedra的AI技术能够确保视频中人物的表情和唇形与输入的语音内容精确同步，包括基本的发音同步，以及更细微的表情变化，如微笑、皱眉或惊讶，从而传达更丰富的情感和语境。多样化角色支持：Hedra不仅限于生成单一角色的视频，支持多样化的角色创建（人类、动漫、动物、石像等），每个角色都可以具有独特的表情、动作和语音。虚拟世界构建：Hedra计划推出的Worlds功能将是一个创新的步骤，允许用户构建和探索自己的虚拟世界。这些世界可以包含多个角色、环境和交互元素，为用户的故事讲述提供无限的可能。创意控制：Hedra提供了一个高度创意的控制面板，用户可以在这个面板上调整角色的外观、动作、语音和环境设置。用户能够精确地实现他们的创意愿景，无论是制作教育视频、商业广告还是艺术作品。跨平台使用：Hedra的设计考虑了用户的便利性，支持在多种设备上使用，包括桌面电脑和移动设备。这种跨平台的支持使用户可以在任何地方、任何时间进行创作，不受设备限制。如何使用Hedra访问Hedra的官方网站（hedra.com），点击Try Beta然后进行登录/注册登录成功后在Audio分栏导入音频或生成音频，并选择音色然后在Character分栏上传角色图片或者输入提示词生成角色最后在Video分栏处点击Generate Video等待生成视频即可生成后的视频可点击下载或进行分享常见问题Hedra是免费的吗？Hedra目前处于免费公测中，不限总时长生成。Hedra基于什么大模型？Hedra基于该公司自研的Character-1角色生成模型。Hedra可生成时长多少秒的视频？Hedra目前单次最长可生成30秒的角色视频。Hedra支持生成哪些画面比例的视频？Hedra目前支持生成1:1画面比例的视频，即将推出16:9的比例。

Llama 3是什么Llama 3是Meta公司最新开源推出的新一代大型语言模型（LLM），包含8B和70B两种参数规模的模型，标志着开源人工智能领域的又一重大进步。作为Llama系列的第三代产品，Llama 3不仅继承了前代模型的强大功能，还通过一系列创新和改进，提供了更高效、更可靠的AI解决方案，旨在通过先进的自然语言处理技术，支持广泛的应用场景，包括但不限于编程、问题解决、翻译和对话生成。Llama 3的系列型号Llama 3目前提供了两种型号，分别为8B（80亿参数）和70B（700亿参数）的版本，这两种型号旨在满足不同层次的应用需求，为用户提供了灵活性和选择的自由度。Llama-3-8B：8B参数模型，这是一个相对较小但高效的模型，拥有80亿个参数。专为需要快速推理和较少计算资源的应用场景设计，同时保持了较高的性能标准。Llama-3-70B：70B参数模型，这是一个更大规模的模型，拥有700亿个参数。它能够处理更复杂的任务，提供更深入的语言理解和生成能力，适合对性能要求更高的应用。后续，Llama 3 还会推出 400B 参数规模的模型，目前还在训练中。Meta 还表示等完成 Llama 3 的训练，还将发布一份详细的研究论文。Llama 3的官网入口官方项目主页：https://llama.meta.com/llama3/GitHub模型权重和代码：https://github.com/meta-llama/llama3/Hugging Face模型：https://huggingface.co/collections/meta-llama/meta-llama-3-66214712577ca38149ebb2b6Llama 3的改进地方参数规模：Llama 3提供了8B和70B两种参数规模的模型，相比Llama 2，参数数量的增加使得模型能够捕捉和学习更复杂的语言模式。训练数据集：Llama 3的训练数据集比Llama 2大了7倍，包含了超过15万亿个token，其中包括4倍的代码数据，这使得Llama 3在理解和生成代码方面更加出色。模型架构：Llama 3采用了更高效的分词器和分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）技术，提高了模型的推理效率和处理长文本的能力。性能提升：通过改进的预训练和后训练过程，Llama 3在减少错误拒绝率、提升响应对齐和增加模型响应多样性方面取得了进步。安全性：引入了Llama Guard 2等新的信任和安全工具，以及Code Shield和CyberSec Eval 2，增强了模型的安全性和可靠性。多语言支持：Llama 3在预训练数据中加入了超过30种语言的高质量非英语数据，为未来的多语言能力打下了基础。推理和代码生成：Llama 3在推理、代码生成和指令跟随等方面展现了大幅提升的能力，使其在复杂任务处理上更加精准和高效。Llama 3的性能评估根据Meta的官方博客，经指令微调后的 Llama 3 8B 模型在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM-8K、MATH等数据集基准测试中都优于同等级参数规模的模型（Gemma 7B、Mistral 7B），而微调后的 Llama 3 70B 在 MLLU、HumanEval、GSM-8K 等基准测试中也都优于同等规模的 Gemini Pro 1.5 和 Claude 3 Sonnet 模型。此外，Meta还开发了一套新的高质量人类评估集，包含 1800 个提示，涵盖 12 个关键用例：寻求建议、头脑风暴、分类、封闭式问答、编码、创意写作、提取、塑造角色/角色、开放式问答、推理、重写和总结。通过与Claude Sonnet、Mistral Medium和GPT-3.5等竞争模型的比较，人类评估者基于该评估集进行了偏好排名，结果显示Llama 3在真实世界场景中的性能非常出色，最低都有52.9%的胜出率。Llama 3的技术架构解码器架构：Llama 3采用了解码器（decoder-only）架构，这是一种标准的Transformer模型架构，主要用于处理自然语言生成任务。分词器和词汇量：Llama 3使用了具有128K个token的分词器，这使得模型能够更高效地编码语言，从而显著提升性能。分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）：为了提高推理效率，Llama 3在8B和70B模型中都采用了GQA技术。这种技术通过将注意力机制中的查询分组，减少了计算量，同时保持了模型的性能。长序列处理：Llama 3支持长达8,192个token的序列，使用掩码（masking）技术确保自注意力（self-attention）不会跨越文档边界，这对于处理长文本尤其重要。预训练数据集：Llama 3在超过15TB的token上进行了预训练，这个数据集不仅规模巨大，而且质量高，为模型提供了丰富的语言信息。多语言数据：为了支持多语言能力，Llama 3的预训练数据集包含了超过5%的非英语高质量数据，涵盖了超过30种语言。数据过滤和质量控制：Llama 3的开发团队开发了一系列数据过滤管道，包括启发式过滤器、NSFW（不适合工作场所）过滤器、语义去重方法和文本分类器，以确保训练数据的高质量。扩展性和并行化：Llama 3的训练过程中采用了数据并行化、模型并行化和流水线并行化，这些技术的应用使得模型能够高效地在大量GPU上进行训练。指令微调（Instruction Fine-Tuning）：Llama 3在预训练模型的基础上，通过指令微调进一步提升了模型在特定任务上的表现，如对话和编程任务。如何使用Llama 3开发人员Meta已在GitHub、Hugging Face、Replicate上开源其Llama 3模型，开发人员可使用torchtune等工具对Llama 3进行定制和微调，以适应特定的用例和需求，感兴趣的开发者可以查看官方的入门指南并前往下载部署。官方模型下载：https://llama.meta.com/llama-downloadsGitHub地址：https://github.com/meta-llama/llama3/Hugging Face地址：https://huggingface.co/meta-llamaReplicate地址：https://replicate.com/meta普通用户不懂技术的普通用户想要体验Llama 3可以通过以下方式使用：访问Meta最新推出的Meta AI聊天助手进行体验（注：Meta.AI会锁区，只有部分国家可使用）访问Replicate提供的Chat with Llama进行体验https://llama3.replicate.dev/使用Hugging Chat（https://huggingface.co/chat/），可手动将模型切换至Llama 3

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M6是阿里巴巴达摩院推出的，中文社区最大的跨模态预训练模型，模型参数达到十万亿以上，具有强大的多模态表征能力。M6通过将不同模态的信息经过统一加工处理，沉淀成知识表征，为各个行业场景提供语言理解、图像处理、知识表征等智能服务